ビジネスに人工知能を使用するための最初のステップの実行
学習の目的
この単元を完了すると、次のことができるようになります。
- 明確に定義された結果が AI ソリューションの成功にどのように影響するかを説明する。
- どのようなデータソースが AI を最も効果的にトレーニングするのに役立つかを判断する。
- AI が予測を生成した後の次のステップを特定する。
AI でよいスタートを切る
人工知能ソリューションがどのように構成されているのかを学んだところで、ビジネスを最適化するために AI をさっそく使ってみたいと考えていることでしょう。AI で可能なことについてある程度わかっていたとしても、会社に真の価値を提供する方法で AI を使用するうえで何が必要なのかは、ご存知ないかもしれません。AI を使い始めるのは難しそうに見えますが、4 つのステップに分ければかなり簡単になります。
- 予測内容の決定。
- 履歴データの準備。
- 予測からアクションを起こす。
- アクションの強化。
これらのステップを説明するために、American Savers Cooperative (ASC) 銀行の顧客離反を見てみましょう。どのビジネスにおいても、離反予測と顧客維持は AI の最も一般的な使用事例の 1 つです。では、ASC が顧客維持のために AI ビジネスツールをどのように使用しているのかを見てみましょう。
予測内容の決定
AI を効果的に使用するための最初のステップは、実際に達成したいことを AI に伝える方法を理解することです。それには、予測しようとしている内容を測定可能な条件で明確に定義します。
ASC の顧客離反のケースを考えてください。顧客を失うとは、実際にはどういうことでしょうか? 当座預金と普通預金の両方の口座を持っている顧客が、普通預金口座を解約するとします。顧客は離反したのでしょうか? 顧客が銀行に口座を 1 つだけ持っていて、資産の 90% をその口座から他に移した場合はどうでしょう? これは離反でしょうか?
ASC が AI を使用して予測を行い顧客離反を減少させるには、まず ASC における離反の意味を具体的に定義する必要があります。データを見て、顧客が離反したのかどうかをはっきりと答えられるようにする必要があります。
履歴データの準備
AI を効果的に使用する 2 番目のステップは、履歴データを準備万端整えることです。「将来の行動の最も優れた予測因子は過去の行動」と俗にいうように、これは人工知能についても当てはまります。
ASC のケースでは、すでに離反に関する履歴データが大量にあります。また、離反の具体的な定義が確立されており、顧客が離反したかどうかを自信を持って答えることができます。まさにこの情報が、AI がトレーニングする必要がある種類のデータです。実際、「レポートできない場合は予測できない」というのが、AI の 1 つの決まり文句です。
企業によっては、多数の異種システムに分散したデータを統合するために、すべてを 1 か所にまとめるデータインテグレーションが必要になる場合があります。これは大きな課題となる可能性がありますが、絶対に必要なことです。
企業の多くは分析主導型であり、すでに社内レポートを多数実行して、事業の健全性を測定しています。これは、「レポートするならば予測を行うべき」という AI のもう 1 つの決まり文句につながります。実際、これらのレポートで測定された結果は、AI の最適化にとって優れた出発点となります。結果はすでに出ており、データがすでに存在します。
予測からアクションを起こす
最後のステップは、予測からアクションを起こすことです。ASC 銀行では、顧客が離反するかどうかを AI で予測しています。そのため、結果は確率の形式で返されます。たとえば、ある顧客の離反確率は 15%、別の顧客は 30% と予測されます。
ASC はこの数値をさまざまな方法で使用できます。たとえば、取引先レコードにこの数値を入力できます。または、離反の可能性で優先順位が付けられた顧客リストを顧客維持チームに渡したり、離反確率が 25% 以上の全顧客に特別プロモーションを提供したりすることもできます。
アクションを強化する
全顧客に特別プロモーションを送信することにした ASC では、メールを簡単に作成できる手段を必要としています。そこで、AI、特に生成 AI を利用して、Einstein に特別プロモーション用のメールの生成を依頼します。Einstein でメールが生成され、ASC はその応答に満足します。ASC で 2 ～ 3 の単語を書き直してパーソナライズされたトーンにしたうえで、そのメールを全顧客に送信しました。そして、離反予測を改善させただけでなく、顧客に感謝の気持ちを伝えました。
AI を最大限に活用するには、最適化したい結果とトレーニングに使用する履歴データ、そして予測の使用方法に関するアクションプランを具体的に定義する必要があります。次の単元では、ビジネスのさまざまなセグメントのニーズを満たすために、AI をどのように使用できるかについて学習します。